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HLMFootFR, aussi appelé HLM Football FR, un média digital centré sur le football, fondé avec la volonté de mettre en lumière les talents issus des quartiers populaires et de créer un espace d’expression représentatif de la culture urbaine et du sport populaire. Ce projet, à mi-chemin entre journalisme, culture et technologie, utilise des outils numériques de pointe, notamment l’intelligence artificielle, pour optimiser sa production de contenu, sa capacité d’analyse et sa diffusion.

Concrètement, HLMFootFR ne se contente pas de relayer l’actualité footballistique. Il s’appuie sur des modèles de traitement automatique du langage (NLP) pour rédiger ou enrichir des descriptions, des résumés de matchs, ou encore des formats courts destinés aux réseaux sociaux. Cette utilisation permet de produire rapidement des textes cohérents, adaptés à différents publics et plateformes comme TikTok, Instagram ou un blog spécialisé.

L’intelligence artificielle est aussi utilisée pour la veille et l’analyse des performances des joueurs. Grâce à des outils de scraping et d’agrégation de données, HLMFootFR collecte des informations issues de bases publiques (telles que Transfermarkt ou des APIs sportives), et les transforme en indicateurs visuels, profils de joueurs, ou tendances exploitables. Des scripts automatisés permettent d’identifier les évolutions, comme les transferts ou les blessures, en temps réel, ce qui constitue une valeur ajoutée dans un contexte où l’information est très rapide et concurrentielle.

En interne, des systèmes simples de machine learning sont en place pour aider à la personnalisation du contenu. En fonction de l’engagement du public, des heures de publication ou des types de contenu les plus performants, HLMFootFR adapte sa stratégie de publication de manière semi-automatisée. Cela permet au média d’avoir une diffusion plus ciblée et plus efficace de ses messages.

HLMFoot FR utilise également l’IA dans le domaine audiovisuel. Des outils comme Whisper sont utilisés pour la transcription automatique des interviews, facilitant ainsi la mise en ligne de vidéos sous-titrées, accessibles à tous. L’équipe expérimente également des outils de montage intelligent, de synthèse vocale et de traduction automatisée, dans le but d’élargir son public à d’autres langues et régions.

Le projet s’appuie sur un stack technique léger mais évolutif, avec une forte composante Python (scraping, NLP, automatisation), JavaScript pour l’intégration web, et des outils comme HuggingFace Transformers, OpenAI GPT ou spaCy pour le traitement du langage. Des plateformes comme Firebase, Streamlit et diverses APIs sociales (TikTok, Instagram) sont intégrées pour piloter l’ensemble.

Enfin, HLMFootFR souhaite partager prochainement certains de ses outils en open-source, à travers des dépôts publics. Il s’agira notamment d’un générateur de résumés automatisés de matchs, d’un pipeline de veille footballistique, ou encore d’un système de profilage joueur à partir de données disponibles librement. Ces projets ont pour but de démontrer comment l’intelligence artificielle peut s’intégrer dans des initiatives culturelles et communautaires, en dehors du cadre académique classique.

HLMFootFR est donc un exemple concret de convergence entre passion, média et technologie. Il montre comment, avec des ressources limitées mais des outils bien utilisés, il est possible de créer une structure médiatique alternative, réactive, et profondément ancrée dans les réalités sociales et culturelles du sport. HLMFootFR est un média digital indépendant dédié au football, fondé par Helmut Patahini en 2022, qui met en lumière les joueurs issus des quartiers populaires et de la culture urbaine. Né entre la France et la Belgique, le projet s’appuie sur les réseaux sociaux (TikTok, Instagram, YouTube …) pour diffuser une parole différente, libre et engagée. HLMFootFR se distingue par l’utilisation de l’intelligence artificielle dans la création de contenu, l’analyse de données et l’automatisation des tâches, afin de proposer une expérience moderne, rapide et accessible. Le média vise à représenter ceux qu’on entend peu, tout en connectant le monde du foot à la technologie d’aujourd’hui.

Papers

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Audio Word2Vec: Unsupervised Learning of Audio Segment Representations using Sequence-to-sequence AutoencoderCode0
Revisiting File Context for Source Code SummarizationCode0
FissionVAE: Federated Non-IID Image Generation with Latent Space and Decoder DecompositionCode0
FIRE: Food Image to REcipe generationCode0
FIR-based Future Trajectory Prediction in Nighttime Autonomous DrivingCode0
DaFoEs: Mixing Datasets towards the generalization of vision-state deep-learning Force Estimation in Minimally Invasive Robotic SurgeryCode0
Amortized Synthesis of Constrained Configurations Using a Differentiable SurrogateCode0
Audio-Linguistic Embeddings for Spoken SentencesCode0
Revisiting Non-Autoregressive Translation at ScaleCode0
Fingerspelling PoseNet: Enhancing Fingerspelling Translation with Pose-Based Transformer ModelsCode0
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Neural Volumes: Learning Dynamic Renderable Volumes from ImagesCode0
Cyclical Annealing Schedule: A Simple Approach to Mitigating KL VanishingCode0
Revisiting Sequence-to-Sequence Video Object Segmentation with Multi-Task Loss and Skip-MemoryCode0
Revisiting Single Image Depth Estimation: Toward Higher Resolution Maps with Accurate Object BoundariesCode0
Audio Caption: Listen and TellCode0
Revisiting Zero-Shot Abstractive Summarization in the Era of Large Language Models from the Perspective of Position BiasCode0
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The impact of lexical and grammatical processing on generating code from natural languageCode0
Fine-Grained Trajectory-based Travel Time Estimation for Multi-city Scenarios Based on Deep Meta-LearningCode0
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Smooth InfoMax -- Towards easier Post-Hoc interpretabilityCode0
Fine-Grained Spatiotemporal Motion Alignment for Contrastive Video Representation LearningCode0
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CTSM: Combining Trait and State Emotions for Empathetic Response ModelCode0
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Fine-grained spatial-temporal perception for gas leak segmentationCode0
Fine-grained Contrastive Learning for Definition GenerationCode0
CRVOS: Clue Refining Network for Video Object SegmentationCode0
NIERT: Accurate Numerical Interpolation through Unifying Scattered Data Representations using Transformer EncoderCode0
Filter Pruning for Efficient CNNs via Knowledge-driven Differential Filter SamplerCode0
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AMOM: Adaptive Masking over Masking for Conditional Masked Language ModelCode0
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Multitask Network for Respiration Rate Estimation -- A Practical PerspectiveCode0
Rhetorically Controlled Encoder-Decoder for Modern Chinese Poetry GenerationCode0
A Mixed Hierarchical Attention based Encoder-Decoder Approach for Standard Table SummarizationCode0
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Cross-Sentence Grammatical Error CorrectionCode0
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Few-Shot Adaptive Gaze EstimationCode0
CrossNet: An End-to-end Reference-based Super Resolution Network using Cross-scale WarpingCode0
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Cross-Modal Cloze Task: A New Task to Brain-to-Word DecodingCode0
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